Utilidade antes de volume
Conteúdo deve responder uma intenção real de busca e ajudar uma decisão empresarial concreta.
Qualidade editorial
Como publicamos conteúdo sobre IA com responsabilidade.
A política editorial da ArkGenesys define como criamos, revisamos, atualizamos e conectamos artigos, páginas comerciais e materiais técnicos sobre IA empresarial.
Princípios
Regras para evitar conteúdo fraco e artificial.
Essas regras respondem diretamente às lacunas do plano SEO: autoridade, confiança, links úteis e revisão contínua.
Referência quando houver risco
Segurança, privacidade, governança, WhatsApp, SEO técnico e frameworks devem apontar fontes públicas relevantes.
Nada de métrica inventada
Percentuais, cases e ganhos só devem aparecer como estimativa identificada ou dado validado.
Atualização contínua
Páginas estratégicas devem ser revisadas conforme mudanças de mercado, tecnologia, legislação e comportamento de busca.
Interlinking natural
Cada página deve apontar para temas próximos, páginas pilar e próximos passos sem repetição artificial de palavra-chave.
Responsividade absoluta
Toda página precisa funcionar em mobile, tablet, notebook, desktop e telas largas aproveitando bem a largura disponível.
Fluxo de revisão
Da pauta ao sitemap.
Cada nova página precisa nascer com objetivo, estrutura, links internos, validação técnica e rastreabilidade.
Pauta
O tema é escolhido por intenção de busca, importância comercial, lacuna competitiva e relação com serviços ArkGenesys.
Estrutura
A página recebe H1, title, description, FAQ, links internos, CTA, dados estruturados e referências quando necessário.
Revisão
O conteúdo é revisado por clareza, verdade comercial, risco técnico, LGPD, acessibilidade e consistência com a metodologia.
Publicação
Após build e validação, a URL entra no sitemap, recebe links internos e pode ser monitorada no Search Console.
Referências
Fontes que orientam a política editorial.
As fontes abaixo ajudam a sustentar padrões de SEO técnico, dados estruturados, governança e segurança.
- IBM — guia sobre agentes de IADefinições e aplicações empresariais de agentes de IA.
- AWS — o que são agentes de IAVisão técnica sobre agentes, ambiente, dados e execução de tarefas.
- NIST AI Risk Management FrameworkReferência para gestão de risco, confiabilidade e governança em IA.
- OWASP Top 10 for LLM ApplicationsRiscos de segurança relevantes para aplicações com LLMs e agentes.
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